## KAJIAN UPDATING PETA STATUS TUTUPAN LAHAN
MANGROVE DENGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING DAN INDEKS VEGETASI DI KABUPATEN BERAU
A. Arifin  Itsnani  SM 1 dan  Adelia Juli  Kardika 2
1 Program  Studi  Teknologi  Geomatika,  Jurusan  Teknik  dan Informatika,  Politeknik Pertanian  Negeri  Samarinda,  Jl.  Sam  Ratulangi,  Sungai  Keledang,  Kec. Samarinda Seberang
2 Program  Studi  Pengelolaan  Hutan,  Jurusan  Manajemen  Hutan,  Politeknik  Pertanian Negeri  Samarinda,  Jl.  Sam Ratulangi,  Sungai  Keledang,  Kec. Samarinda  Seberang E-Mail:  arifinitsnani@politanisamarinda.ac.id ;  adeliajk@politanisamarinda.ac.id
Submit:  16-11-2022 Revisi:  27-2-2023 Diterima:  8-3-2023

## ABSTRAK
Kajian Updating Peta  Status  Tutupan  Lahan  Mangrove  dengan  Algoritma Machine  Learning dan Indeks  Vegetasi  di  Kabupaten  Berau .  Pemetaan  esktraterestris  dengan  teknologi  satelit penginderaan jauh memberikan  kemudahan  klasifikasi land  use  land  cover (LULC)  pada  area  yang  luas  secara  multitemporal dengan  keunggulan  meminimalisir  waktu  dan  biaya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji updating peta status tutupan lahan mangrove berupa sebaran, luasan, dan tingkat kerapatan kanopi menggunakan algoritma machine  learning dan  indeks  vegetasi  di  wilayah  pesisir  Kecamatan  Pulau  Derawan  Kabupaten  Berau sebagai  daerah  pendukung program blue carbon . Area studi penelitian ini menggunakan data Citra Sentinel 2B  multitemporal  untuk  memperoleh  informasi  peta  LULC,  perubahan  perkembangan  lahan,  dan  ekosistem mangrove.  Hasil  pemetaan  LULC  menggunakan  reflektan  multispektral  Sentinel  menunjukkan  akurasi minimum  pada  tingkat  OA  =  81%  dan  kappa  =  2.00.  Adapun    tingkat  kerapatan  hasil  algoritma  GNDVI keseluruhan dengan nilai kerapatan berkisar antara 1  - 9 Nilai tersebut dibagi kedalam 1 kelas non vegetasi (≤ 3) dan 4 kelas kerapatan vegetasi yang bervariasi dengan status tingkat kerapatan  jarang (≤ 5), sedang (≤ 7), lebat  (≤  8),  dan  sangat  lebat  (≤  9).  Perkembangan  DUDI  (Dunia  Usaha  dan  Dunia  Industri)  dalam  sektor perkebunan  maupun  tambak  di  Kecamatan  Pulau  Derawan  membuat  perubahan  signifikan  terhadap  LULC dan  sebaran  mangrove.  Dari  tahun  2018  hingga  2022,  terdapat  15.21%  lahan  mangrove  menjadi  lahan tanaman  dan  lahan  basah,  6.25%  lahan tanaman dan 8.30% lahan basah menjadi lahan kering, 34. 24% lahan kering  menjadi  lahan  tanaman,  sedangkan  lahan  terbangun  mengalami  kenaikan  114.57%.  Penurunan  yang luar  biasa  dari  hutan  mangrove dapat terjadi di tanah pedalaman sepanjang wilayah pesisir yang dikonversi menjadi  lahan perkebunan sawit.
Kata  kunci: Indeks vegetasi , land use land cover , machine learning , sentinel-2,  status mangrove.

## ABSTRACT
Study  Updating  Mangrove  Land  Cover  Status  Map  with  Machine  Learning  Algorithm  and  Vegetation Indices in Berau District. Extraterrestrial mapping using remote sensing satellite technology mak es it easy to classify land use land cover (LULC) in large areas in a multitemporal with the advantage of minimizing time and costs. This study aims to examine the updating of mangrove land cover status maps in the form  of distribution,  area,  and  canopy  density  using  machine  learning  algorithms and vegetation indexes in the coastal area of Derawan Island District, Berau Regency as a support area for the blue carbon program. The study  area  of  this  research  uses  multitemporal  Sentinel  2B  Imagery data to obtain information on LULC maps,  changes  in  land  development,  and  mangrove  ecosystems.  LULC  mapping  results  using  Sentinel multispectral reflectance showed minimum accuracy at the OA level = 81% and k appa = 2.00. The ove rall density level of the GNDVI  algorithm results with density values ranging from 1 - 9. The value is divided into 1 non-vegetation class (≤ 3) and 4 vegetation density classes which vary with the status of rare densi t y  l e v e l
Kajian Updating Peta …                                                                           A. Arifin Itsnani S.M dan Adelia Juli Kardika
(≤  5),  medium  (≤  7), dense (≤ 8), and very dense (≤ 9). The development of DUDI (World of Business and Industry)  in  the  plantation  and  pond  sectors in Pulau Derawan District has made significant changes to LULC and the distribution of mangroves. From 2018 to 2022, 15.21% of mangrove  land changed to become cropland  and wetlands, 6.25% of cropland and 8.30% of wetlands changed dry land, 34.24% of dry land changed  cropland,  while  built-up  land changed increase by 114.57%. Significant reduction of mangrove forests may occur in inland lands along coastal areas converted to oil palm plantations.
Keywords: Land use land cover, mangrove status, machine learning, vegetation index, sentinel -2.

## 1. PENDAHULUAN
Ekosistem  mangrove  merupakan salah  satu  kelompok  tumbuhan  pantai pada  daerah  intertidal  yang  berkontribusi sangat
besar terhadap kesehatan komponen  biotik  (biota  terrestrial-laut), abiotik  (substrat  dan  perairan),  serta aktivitas sosial ekonomi masyarakat
(Rahadian  et al.,  2019) Ekologi mangrove yang sehat dapat memproteksi wilayah pesisir terhadap  ancaman  badai,  abrasi,  dan tsunami  (Djamaluddin,  2018).  Sehingga mampu mempertahankan geomorfologi
wilayah pesisir dan keberlangsungan
habitat  biota  di  dalamnya  (Abd  el-sadek et  al.,  2022).    Observasi  yang  dilakukan Mangrove merupakan
salah satu
ekosistem blue  carbon yang  berfungi mengurangi  emisi  dari  karbon  dioksida sebagai  upaya  mitigasi  perubahan  iklim global (Maryantika & Lin, 2017).
Diperkirakan  serapan  karbon  mangrove global  sebesar  174  gr  C/m2  /tahun dengan  kontribusi  14%  dari  total  serapan di  kawasan  pesisir.  Karbon  yang  diserap akan  disimpan  dalam  bentuk  biomassa melalui  proses  fotosintesis  dengan  total 934  tonC/ha  atau  dibandingkan  sekitar tiga  kali  lipat  lebih  tinggi  dari  ekosistem green carbon hutan tropis daratan (Dharmawan,  2014).  Mangrove  secara ekonomi  memberikan  dampak  terhadap kondisi  sosial  masyarakat  sekitar  seperti penyedia  sumber  pangan,  obat-obatan, bahan  bakar,  dan  bahan  bangunan  serta peningkatan  nilai  keanekaragaman  hayati bagi  masyarakat  lokal  (Iksan  et  al.,  2019). Menghitung total valuasi ekonomi konservasi mangrove lebih tinggi dibandingkan dengan
sektor pertambakan.  Kemudian  produksi  sektor perikanan  pesisir  sangat  dipengaruhi  oleh keberadaan  ekosistem  mangrove  (Pottier et  al.,  2021).  Fungsi  dan  jasa  yang diberikan oleh ekosistem mangrove optimal  jika  komunitas  mangrove  terjaga dengan  baik  (Purwanto  &  Asriningrum, 2019). Namun, dalam dua dekade terakhir,  hutan  Mangrove  telah  terancam secara  global  akibat  tren  kenaikan  alih guna  lahan  dan  aktivitas  pengembangan kawasan pesisir lainnya yang menurunkan  luasan  hutan  mangrove  di Indonesia  (Rahmanto,  2020).    Seperti deforestasi akibat aktivitas manusia, terutama  industri  dan  kegiatan  budidaya (Firmansyah  et al.,  2021) Saat ini, Indonesia memiliki 3.364.076  Ha    luas  ekositem  mangrove atau  20  %  dari  luas  global  dimana  yang merupakan  terluas  di  dunia  (KKP,  2022). Kabupaten Berau memiliki hutan mangrove  seluas  ±  85.389  hektare  dan tersebar  di  wilayah  pesisir  pada  8 kecamatan dengan tingkat keanekaragaman tinggi  (Sahri,  2013). Semua    mangrove  tersebut  mendukung Program  Karbon  Hutan  Berau  (PKHB) sejak  tahun  2008  yang    mewujudkan pengembangan program konservasi ekosistem  karbon  hijau  dan  biru  yang terintegrasi. Namun, dalam beberapa tahun terakhir hutan mangrove di Kabupaten  Berau  telah  banyak  berkurang akibat  deforestasi  menjadi    kebun  sawit dan  tambak,  serta  adanya  kebakaran hutan  yang  disebabkan  oleh  aktivitas masyarakat  maupun  dari  pihak  industri
Jurnal AGRIFOR Volume 22 No.1 (Maret 2023) Pp. 153-170                                                 ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v22i1                                                                                    ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v21i1.6624
(Dewi  et  al.,  2020a).  Kebijakan    mitigasi yang    tepat    sangat  penting  dirumuskan agar    bencana  degradasi    mangrove    tidak terus    terjadi  (Yuniarti  et  al.,  2016)  . Salah    satu    langkah  penting    dalam upaya mitigasi  mangrove    adalah perlunya updating peta  status  tutupan lahan  mangrove  (Maulani  et  al.,  2021). Sehingga dapat diketahui  penggunaan lahan dan tutupan lahan mangrove sebagai  masukan  perencanaan  konservasi ekosistem mangrove  yang  bermanfaat menyerap  dan  menyimpan  karbon  untuk mitigasi  perubahan  iklim  di  Kabupaten Berau  (Bastian  et al.,  2017). Penginderaan jauh merupakan teknologi  pemetaan  ekstraterestris  yang cepat  dan    efisien  untuk  pemantauan tutupan lahan mangrove karena kemampuannya  dalam  memberikan  data secara time  series dan real  time pada daerah  yang  dominan  sulit  atau  luas untuk dijangkau, pengukuran terestris sulit  dilakukan,  dan  meminimalisir  biaya yang    mahal  (Marini,  2017).  Interpretasi citra satelit penginderaan jauh yang secara tradisional dilakukan berbasis visual  saat  ini  telah  dikembangkan  ke interpretasi  berbasis  objek  menggunakan teknologi machine learning dengan kecepatan  produksi  data  dan  mampu meminimalisir kesalahan identifikasi objek (Guo et al.,  2021). Data penginderaan jauh
memberikan variasi resolusi spasial,
temporal,  dan  spektral  yang  mampu mengidentifikasi sifat biofisik dan biokimia hutan,    karbon  stok  dan produktivitas ekosistem terestrial, pemetaan  penggunaan  lahan  dan  tutupan lahan,    dan  juga  sebaran  mangrove  (Zhu et  al.,  2021).  Citra  satelit  dengan  resolusi spasial  sedang  seperti  citra  Sentinel-2
menyediakan detail
spasial yang memadai untuk pemetaan sebaran mangrove  pada  berbagai  ekosistem  pantai dan  daratan  (Spracklen  &  Spracklen, 2021).  Citra  Sentinel-2  berbiaya  rendah,
dengan  jangkauan  cakupan  area  yang cukup  luas,  dan  juga  perekaman  multi temporal  (Mondal  et  al.,  2019).  Sehingga memadai untuk digunakan dalam penelitian  ini. Penelitian sebelumnya oleh (Arhatin & Wahyuningrum, 2013) melakukan pemetaan mangrove di wilayah  pesisir  Kabupaten  Berau  yang mengcakup (Kecamatan Sambaliung, Kecamatan  Tabalar,  Kecamatan  Biatan, Kecamatan Talisayan). Data yang digunakan  adalah  citra  Landsat-7  ETM+, kemudian dilakukan klasifikasi terbimbing untuk identifikasi tutupan lahan mangrove dengan algoritma maximum likelihood. Setelahnya
dilakukan  transformasi  indeks  vegetasi dengan  algoritma  RVI,  TRVI,  DVI, NDVI,  GNDVI,  SAVI,  GVI,  IPVI  dan
SLAVI.  Berdasarkan  nilai  R2  pada koefisien determinasi hasil analisis regresi  dan  nilai  F hitung dan  F tabel hasil analisis  uji  anova  diketahui  bahwa Green
Normalized  Difference  Vegetation  Index (GNDVI) merupakan algoritma yang paling  akurat  untuk  melihat  kerapatan kanopi  mangrove  di  area  studi.  Hasilnya diperoleh  informasi  status  mangrove  dari overlay  antara  citra  klasifikasi  terbimbing dengan transformasi indeks vegetasi berupa  peta  mangrove  dengan  berbagai tingkat kerapatan (rendah, sedang, tinggi).
Menurut  penelitian  (Zhu  et  al., 2021)  menggunakan  data  optis time series Sentinel-2 tahun 2016-2020 dengan  ekstraksi  indeks  NDVI  dan  EVI untuk identifikasi perubahan tutupan lahan  hutan  mangrove. Kemudian menurut penelitian (Guo  et  al.,  2021)  sinyal  spektral  ke dalam indeks spektral tertentu memberikan  informasi  kerapatan  hijau dan sifat fisiologis tajuk hutan. Pemanfaatan  dari  indeks  vegetasi  dapat memberikan  tambahan  informasi  untuk
Kajian Updating Peta …                                                                           A. Arifin Itsnani S.M dan Adelia Juli Kardika
peta  LULC (Land  Use  and  Land  Cover) secara efektif  pada hutan  mangrove.
Berdasarkan pembahasan
sebelumnya  bahwa  ekosistem  mangrove yang  berada  di  wilayah  pesisir  Kabupaten Berau mengalami  degradasi  beberapa tahun terakhir. Sehingga analisis ekstensif  LULC  dapat  membantu  untuk mengidentifikasi dampak kegiatan manusia  pada  ekosistem  alami  hutan mangrove  yang  juga  bermanfaat  untuk kebijakan perencanaan pengembangan lahan  dan  konservasi  mangrove.  Maka diperlukan updating data  LULC (Land Use  and  Land  Cover) atau  penggunaan dan  perubahan  tutupan  lahan  mangrove yang  terjadi  dalam  kurung  waktu  tahun 2018-2022  Sehingga  untuk  mengetahui status mangrove di wilayah pesisir Kabupaten  Berau  sebagai  area  ekosistem mangrove  yang  berfungsi  secara  ekologis
dan ekonomis. Maka tujuan dari penelitian  ini  adalah  (1)  Mendapatkan informasi status mangrove berupa sebaran,  luasan,  dan  tingkat  kerapatan  (2)
Mendapatkan  peta  LULC  dari  lokasi penelitian  pada  tahun  2018  hingga  2022, (3)  Mengkaji  perubahan  tutupan  lahan hutan mangrove di wilayah pesisir Kecamatan  Pulau  Derawan,  Kabupaten
Berau.

## 2. METODA PENELITIAN
2.1. Tempat  dan  Waktu
Area studi pada  penelitian  ini adalah  wilayah  pesisir  Kabupaten  Berau yang  secara  geografis  terletak  antara koordinat  116 o 0’00”  BT  -  119 o 0’00”  BT dan  1 o 0’00”    LU  -  2 o 33’00”  LS,  tepatnya di  Kecamatan  Pulau  Derawan  sebagai salah satu wilayah pusat  mangrove.
Ketinggian  elevasi  daerah  ini  berkisar antara  0  sampai  3  mdpl  (Muhdi  et  al., 2021).  Penelitian  dilaksanakan  selama  3 bulan  (Juni-September  2022).

## 2.2. Bahan dan  Alat
Adapun  bahan  dan alat  yang digunakan   dalam   penelitian  ini  adalah sebagai  berikut:
a. Bahan:  Peta  RBI  Kabupaten  Berau skala  1:50.000  tahun  2022  format  Shp diperoleh  dari  InaGeoportal  BIG,  Citra Satelit  Sentinel-2  Multitemporal  tahun 2018-2022  diperoleh  dari  Sentinel  Esa yang  terdiri  dari  13  saluran  spektrum. Dimana  tiga  band  yang  digunakan pada  resolusi  spasial  10  m: Blue (490 µm), Green (560  µm), Red (665  µm). Kemudian  tiga  band  pada  resolusi spasial  20  m: Blue (490  µm), Red Edge (865 µm),  SWIR (1.610 µm).
b. Alat:  laptop  ASUS  A43S,  aplikasi Google  Colab,  aplikasi  ArcGIS  10.8, dan aplikasi  Google  Earth.

## 2.3. Rancangan  Penelitian
Adapun rancangan penelitian digambarkan  pada  diagram  alir  yang ditunjukkan  pada gambar  1 berikut.
Jurnal AGRIFOR Volume 22 No.1 (Maret 2023) Pp. 153-170                                                 ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v22i1                                                                                    ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v21i1.6624
Gambar  1. Rancangan Penelitian
2.4. Prosedur  Pelaksanaan Penelitian Adapun prosedur pelaksanaan penelitian  dijelaskan  sebagai  berikut: Pengumpulan  Data
a. Data  sekunder  Peta  RBI  Kabupaten
Berau  skala  1:50.000  format  Shp diperoleh  dari  Ina-Geoportal  BIG (https://tanahair.indonesia.go.id/porta
l-web/)  untuk  batas area studi.
b. Data  Citra  Satelit  Sentinel-2  format GMLJP2  diperoleh  dari  situs  USGS (https://earthexplorer.usgs.gov untuk identifikasi status mangrove. Kemudian  melakukan  konversi  nilai DN  (Digital  Number)  ke  ToA  (Top of Atmospheric).
Tabel  1. Informasi  dasar Citra  Sentinel-2  multi-temporal   yang digunakan.
Satellite Platform Akuisisi Data Sentinel-2 S2B 11  Agustus 2018 Sentinel-2 S2B 21  Juni 2022 Composite Bands Penggabungan citra dengan menggunakan  komposit  band  11,  band 8A,    dan    band    2  pada  pola  pantulan
vegetasi   untuk  membentuk  citra  RGB.
Transformasi  Indeks  Vegetasi Melakukan  transformasi  indeks  vegetasi pada citra RGB dengan penerapan algoritma GNDVI untuk mengetahui tingkat  kehijauan  vegetasi.  Nilai  indeks vegetasi yang diperoleh merupakan
interpretasi  tingkat  kesehatan  mangrove
dan  kerapatan  mangrove  (status  jarang, sedang,  lebat,  dan sangat  lebat).
Klasifikasi  Terbimbing Klasifikasi terbimbing menggunakan algoritma Maximum  Likelihood dengan data  training    yang  representatif.  Jumlah data training yang dibutuhkan disesuaikan dengan variasi objek. Umumnya  semakin  banyak  data  training sampel  yang  akurat  akan  memberikan hasil  yang  semakin  efektif.
Kajian Updating Peta …                                                                           A. Arifin Itsnani S.M dan Adelia Juli Kardika
Asesmen  akurasi  algoritma Maximum Likelihood untuk untuk mengetahui akurasi pada citra hasil klasifikasi terbimbing menggunakan metode pengukuran  matriks  kesalahan (confusion matrix) meliputi  nilai  akurasi  pembuat (Producer  Accuracy) ,  akurasi  pengguna (User Accuracy) , klasifkasi akurasi keseluruhan (overall accuracy), dan akurasi  Kappa (kappa  accuracy) .    Hasil klasifikasi  citra  digital  dianggap  belum selesai   jika  uji  akurasi  belum  dilakukan.

## Validasi (Groundtruth)
Validasi  dilakukan  untuk  reinterpretasi tutupan lahan dengan titik validasi lapangan  sebanyak  30%  sebagai  training area.    Sedangkan    reinterpretasi    tingkat kerapatan    tajuk    melalui  analisis    korelasi statistik  dengan  30%  sebagai    variabel independen  dan    nilai    piksel  sebagai variabel  dependen.    Kemudian  sampel 70% untuk   uji   akurasi   hasil  interpretasi.

## Cropping
Pemotongan    citra    yang    sudah terklasifikasi dan terindeks vegetasi sesuai batas administrasi Kecamatan Pulau  Derawan  Kabupaten  Berau  dengan peta  vektor  RBI format  shp.

## Overlay
Overlay  citra  untuk  memperoleh  peta status  tutupan  lahan  dan  penggunaan lahan  yang  terdapat  ekosistem  mangrove
dengan  informasi  berupa  sebaran,  luasan, dan tingkat  kerapatan  kanopi.

## Analisis
Analisis  perubahan  LULC (Land  Use  and Land  Cover) dan  kerapatan  vegetasi dapat  mengidentifikasi,  menjelaskan  dan mengukur  perbedaan  antara  citra.  Deteksi perubahan  berdasarkan  data  citra  satelit penginderaan  jauh  multi-temporal  sangat membantu  dalam  memahami  dinamika lanskap,  mengidentifikasi  dan  mengukur perubahan  antara  dua  atau  lebih  faktor penyebab dalam LULC dan juga mangrove  selama  lima  tahun  terakhir (2018-2022) berdasarkan  nilai  piksel.

## 2.5. Analisis Data
Dalam penelitian digunakan analisis  data  dengan  algoritma  GNDVI, algoritma maximum  likelihood ,  dan  uji akurasi matriks kesalahan (confusion matrix).
Algoritma  GNDVI Schowengerdt dalam (Arhatin &
Wahyuningrum,  2013) merumuskan  bahwa bentuk    sederhana    dari    indeks  vegetasi adalah    ratio    antara    kanal    NIR  dan kanal    Red  yang  disebut  Ratio  Vegetation Index  (RVI).    Jika  vegetasi  sehat  nilai akan  tinggi  dan  begitupun  sebaliknya, algoritma  RVI  adalah  sebagai  berikut:
(1) Kemudian algoritma GNDVI (Green
Normalized  Difference  Vegetation  Index) yang diturunkan  dari RVI:
(2)
Algoritma Maximum Likelihood
Jurnal AGRIFOR Volume 22 No.1 (Maret 2023) Pp. 153-170                                                 ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v22i1                                                                                    ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v21i1.6624
Dimana: i = kelas x = n -dimensional  data (dimana n adalah nomor band) p (ω i ) = probabilitas bahwa kelas ω i muncul pada citra dan diasumsikan sama untuk semua kelas |Σ i | = determinan matriks kovarians data di kelas ω i Σ i -1 = matriks invers m i = mean vector
Akurasi  matriks  kesalahan (confusion matrix).
Uji akurasi citra hasil klasifikasi
terbimbing dapat diuji dengan menggunakan matrik kontingensi Richards (1995)  dalam (Spracklen & Spracklen, 2021) . Uji akurasi matrik
kontingensi  adalah  %  ketelitian  kelas yang  diperoleh  dari  perbandingan  jumlah pixel  yang  benar  masuk  pada  training area  dengan  jumlah  pixel  pada  training area  suatu  kelas  dalam  matrik  kontingensi antar  kelas.
Tabel  2. Matrik  kesalahan (confusion matrix).
Kelas Training Area Total baris X +k UA A B……... … D
A X ii ……….. …
… X +k X kk /X +k
B
… ……….. … … … … … … ……….. … … … … … … ……….. … … … … … … ……….. … … … … D … ……….. … X kk … … Total kolom X k+ ……….. … … N … P A X kk /X k+
……….. … … … …
Uji  ketelitian  yang  dapat  dihitung  adalah PA (producer  accuracy) ,  UA (user accuracy) ,  OA (overall  accuracy) ,  KA (kappa  accuracy), OM (omission errors) , dan COM (commission errors). PA  adalah  peluang  rata-rata  (%)  suatu piksel  yang  memperlihatkan  sebaran  dari masing-masing kelas yang telah diklasifikasi di lapangan. Secara matematis diformulasikan sebagai berikut: (4) UA  adalah  peluang  rata-rata  (%)  suatu pixel  secara  aktual  yang  mewakili  kelas- kelas tersebut. Secara matematis diformulasikan  sebagai  berikut: (5) OA  adalah  persentase  dari  pixel-pixel yang  terkelaskan  dengan  tepat.  Secara
matematis diformulasikan sebagai
berikut:
Kajian Updating Peta …                                                                           A. Arifin Itsnani S.M dan Adelia Juli Kardika
Kappa  accuracy (KA)  adalah persentase
akurasi yang menggunakan semua elemen  dalam  matrik.  Secara  matematis diformulasikan  sebagai  berikut: (7) Terlepas dari OA, akurasi identifikasi kelas perlu dilakukan asesmen  dengan  melihat  sel  non-diagonal dalam matriks.
Sel-sel ini berisi kesalahan  klasifikasi,  yaitu  kasus  ketika gambar referensi dan gambar yang diklasifikasikan  tidak  cocok.  Ada  dua jenis  kesalahan  yaitu  perkiraan  yang terlalu  rendah (omission  errors) dan perkiraan  yang  terlalu  tinggi (commission errors). Commission  errors untuk  setiap kelas  terjadi  ketika  prosedur  klasifikasi menetapkan  piksel  ke  kelas  tertentu  yang sebenarnya bukan bagiannya. Jumlah piksel  yang  secara  keliru  ditetapkan  ke suatu  kelas  ditemukan  di  sel  kolom  kelas di  atas  dan  di  bawah  diagonal  utama. Jumlah  piksel  sel  ini  adalah  nilai  absolut dari  komisi  kelas.  Dan  jika  kita  membagi jumlah  ini  dengan  jumlah  total  piksel kelas,  kita  akan  mendapatkan commission errors relatif  (Com): Сom = ( bA + cA ) / ∑A (8)
Nilai  Com dan PA terhubung:
PA = 1 – Com (9) Omission errors untuk  setiap
kelas terjadi ketika piksel yang sebenarnya  milik  satu  kelas,  dimasukkan ke  dalam  kelas  lain.  Dalam  matriks konfusi,  jumlah  piksel  yang  dihilangkan ditemukan  di  sel  baris  ke  kiri  dan  ke kanan  dari  diagonal  utama.  Jumlah  sel-sel
ini  adalah  nilai  absolut  dari  penghilangan kelas.  Dan  jika  kita  membagi  jumlah  ini dengan  jumlah  total  piksel  kelas  dalam gambar  yang  diklasifikasikan,  kita  akan mendapatkan omission errors relatif (Om): Om = ( aB + aC ) / ∑a (10)
Nilai  Com dan UA terhubung:
UA = 1 – Om (11)
Jurnal AGRIFOR Volume 22 No.1 (Maret 2023) Pp. 153-170                                                 ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v22i1                                                                                    ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v21i1.6624
3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 3.1 Hasil Penelitian Akurasi  klasifikasi  LULC  menggunakan data Sentinel-2 Klasifikasi terbimbing dengan algoritma maximum likelihood menggunakan citra multispektral Sentinel-2 kemudian dilakukan uji akurasi  untuk  mengetahui  akurasi  citra yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  OA  dari dua scene berkisar  antara  81  %  hingga  88
%  dan  kappa accuracy dari  1.82  hingga 2.00  pada  tahun  2018  dan  2022. Diketahui  bahwa  akurasi  terbaik  (OA  = 88  %,  kappa  =  1.82)  dicapai  dengan  citra Sentinel-2  yang  diperoleh  dari platform S2B.
Ukuran ini sangat mendekati akurasi  yang  dicapai  dalam  penelitian pemetaan mangrove dan klasifikasi
LULC  yang  dilakukan  oleh  (Zhang  et  al., 2022).
Tabel  1. Akurasi klasifikasi  terbimbing  LULC  data Sentinel-2  menggunakan algoritma maximum  lik elihood.
T ahun Platform Mangrove Lahan Basah Lahan Kering Lahan T anaman Lahan T erbangun OA (%) Kappa PA (%) UA (%) PA (%) UA (%) PA (%) UA (%) PA (%) UA (%) PA (%) UA (%) 2018 S2B- MSIL2A 87.37 86.46 81.82 96.43 74.36 80.56 55.00 52.38 92.31 63.16 81 2.00 2022 S2B- MSIL1C 88.04 94.19 100.00 81.82 87.88 93.55 68.75 78.57 85.71 66.67 88 1.82 PA untuk mangrove sebesar
87.37%  dan  88.04%  sedangkan  UA berkisar  antara  86.46%  dan  94.19%  pada tahun  2018  dan  tahun  2022.  PA  dan  UA tertinggi  terjadi  pada  tahun  2018  (87.37%
dan 86.46%
masing-masing) dan kemudian diikuti pada tahun 2022 (88.04%  dan  94.19%  masing-masing).  Di lahan  basah  tahun  2018  dan  2022,  PA berkisar  antara  81.82  %  dan  100% sedangkan  UA  berkisar  antara  96.43% dan  81.82%.  Untuk  lahan  kering  pada tahun  2018  dan  2022,  PA  berkisar 74.36%  dan  87.88%  sedangkan  UA berkisar  80.56%  dan  93.55%.  Dalam lahan  tanaman  pada  tahun  2018  dan 2022,  PA  berkisar  dari  55.00%  dan 68.75%  sedangkan  UA  52.38%  dan 78.57%.  Lahan  terbangun  pada  tahun 2018  dan  2022  memiliki  PA  dan  UA  dari
92.31%  hingga  85.71%  dan  dari  63.16% menjadi 66.67% masing-masing. Sehingga dapat dievaluasi kappa accuracy dari  klasifikasi  LULC  dapat bervariasi antara 1.82 dan 2.00.
Mengingat  skala  resolusi  spasial  sedang untuk  citra  Sentinel  2 platform S2B,
setidaknya  akurasi  kappa  lebih  besar  dari 0,80  harus  dipenuhi  untuk  memastikan derivasi dari informasi yang dapat dipercaya  dari  perubahan  LULC.
Meskipun belum ada kriteria umum  yang  dirancang  untuk  menentukan akurasi  minimum  yang  diperlukan  untuk pemetaan  LULC  melalui  klasifikasi  data penginderaan  jauh,  beberapa  rekomendasi masih  dapat  ditemukan  di  artikel  yang diterbitkan.  Misal  seperti (Bogoliubova  &
Tymków, 2014) menyarankan nilai minimum  OA  71.5  untuk  tutupan  lahan. Ben Spracklen (2021) lebih lanjut merekomendasikan  minimal  tingkat  OA =  69.9%  setidaknya  harus  dipenuhi  untuk kelas  keseluruhan  dan  OA  =  70%  untuk salah  satu  kelas  tertentu  dalam  klasifikasi tutupan  lahan.  Akurasi  yang  dibutuhkan membantu memastikan kualitas peta tutupan  lahan  yang  lebih  baik  ketika  peta khusus digunakan untuk memvalidasi peta produk global.
Kerapatan  Vegetasi  dari  Transformasi Indeks  Vegetasi
Kajian Updating Peta …                                                                           A. Arifin Itsnani S.M dan Adelia Juli Kardika
Hasil  pengolahan  data  citra  satelit
Sentinel  2  multitemporal  tahun  2018  dan 2022  adalah  citra  komposit  FCC (false colour  composit) RGB  1182,  citra  indeks vegetasi  GNDVI,  dan  citra  GNDVI terklasifikasi.
Hasil klasifikasi digital menunjukkan sebaran
ekosistem mangrove  di  sekitar  araea  studi  yang lebih  jelas  dengan  kondisi  di  lapangan. Informasi  objek  yang  teridentifikasi  juga lebih  detil  karena  nilai  spektral  dari  citra mampu mengklasifikasi tutupan lahan mangrove dan non mangrove yang ditunjukkan  pada  tabel  2.  Nilai  kerapatan mangrove diperoleh dari transformasi indeks  vegetasi  yang  didasarkan  pada gabungan  antara  kanal  SWIR  (band  11),
kanal Red  Edge (band  8A),  dan  kanal Blue (band  2).  Dengan  estimasi  bahwa pada  area  yang  ditutupi  vegetasi  dan tanah  hanya  nilai  vegetasinya  saja  yang diterima  sehingga  hasilnya  adalah  citra dengan  reflektan  vegetasi  dalam  nilai  riil dengan nilai (+) adalah reflektan vegetasi. Hasil transformasi indeks vegetasi dari algoritma GNDVI
keseluruhan  pada  Gambar  2  dengan  nilai kerapatan  berkisar  antara  1  -  9  Nilai tersebut  dibagi  kedalam  1  kelas  non vegetasi  (≤  3)  dan  4  kelas  kerapatan vegetasi  yang  bervariasi  dengan  status tingkat  kerapatan  jarang  (≤  5),  sedang  (≤ 7), lebat  (≤ 8), dan sangat  lebat  (≤ 9).
Tabel  2. Tingkat  kerapatan  vegetasi  menggunakan  alg oritma  GNDVI  di  Kecamatan  Pulau  Derawan  tahun 2018  dan 2022.
Tingkat Kerapatan Tahun 2018 Tahun 2022 Ha % Ha % Non vegetasi 3693 7.59 2097 4.31 Jarang 19571 40.22 3302 6.79 Sedang 17236 35.42 6183 12.71 Lebat 7670 15.76 19671 40.43 Sangat lebat 485 1.00 17401 35.76 Jumlah 48655 100.00 48654 100.00 Adapun  kelas  kerapatan  yang diperoleh  dari  algoritma  GNDVI  masih bersifat subjektif karena belum  ada penelitian  yang  menjelaskan  secara  pasti tingkat  kerapatan  dari  tajuk  vegetasi berdasarkan  nilai  histogram.  Namun  dari 4  kelas  kerapatan  yang  dihasilkan  dapat menjadi  acuan  untuk  identifikasi  tingkat kerapatan  dan  perubahan  yang  terjadi  di Kecamatan  Pulau  Derawan.  Adapun  tabel 2 menunjukkan tingkat kerapatan vegetasi  mangrove.
Jika  ditinjau  Kembali  dari  citra FCC  RGB  maka  terdapat  kendala  yang terjadi,  yaitu  masih  sulit  menghubungkan nilai  indeks  kerapatan  yang  diperoleh dengan  kerapatan  mangrove  karena  dari citra komposit terlihat secara  visual adanya  vegetasi  lainnya,  misalkan  sawit
dan tambak yang  juga  berpengaruh terhadap  luas  tingkat  kerapatan.  Pada citra  terlihat  besarnya  persentase  tutupan lahan  bervegetasi  di  area  Kecamatan Pulau  Derawan,  dimana  pada  tahun  2018 sebesar  44962  Ha  dan  2022  sebesar 46557 Ha.
Hasil  analisis  data  menunjukkan
bahwa luas eksisting mangrove di
Kecamatan  Pulau  Derawan  pada  tahun 2018  sebesar  3235  Ha  dan  di  tahun  2022 berubah  menjadi  3539  Ha.  Kondisi eksisting indeks kerapatan vegetasi mangrove  dari  tahun  2018  –  2022  terdiri dari  mangrove  kerapatan  sedang,  lebat,
dan sangat  lebat.
Penaikan luas mangrove  yang tersebar  disebabkan  oleh  adanya  program pengelolaan  konservatif  hutan  mangrove
Jurnal AGRIFOR Volume 22 No.1 (Maret 2023) Pp. 153-170                                                 ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v22i1                                                                                    ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v21i1.6624
berbasis  masyarakat  lokal  seperti  di Tanjung  Batu,  Teluk  Semanting,  dan Pegat  (Muhdi  et  al.,  2021).  Adapun penurunan  luas  mangrove  yang  tersebar umumnya  disebabkan  oleh  faktor  di lapangan yang menunjukkan adanya aktivitas manusia seperti penebangan pohon,  alih  fungsi  lahan  untuk  kebun
kelapa  sawit  dan  tambak,  sehingga  dapat berpengaruh  pada  kondisi  tutupan  lahan hutan mangrove. Hasilnya dapat menyebabkan terjadinya degradasi lingkungan seperti pengurangan blue carbon , mengganggu habitat hutan mangrove, dan berdampak  terjadinya akresi/sedimentasi  (Dewi  et al., 2020a).
(a)
(b)
Gambar  2. Kerapatan vegetasi area studi tahun (a) 2018,  (b) 2022. Pembahasan.
Perubahan  Tutupan  Lahan Berdasarkan  Gambar  3,  lahan tanaman  selalu  mendominasi  lahan  yang terluas  pada  wilayah  pesisir  Kecamatan Pulau  Derawan  di  antara  lima  jenis LULC  dari  lima  tahun  yang  dianalisis selama  periode  dari  2018  hingga  2022. Lahan  tanaman  menempati  area  seluas 32991  ha  di  tahun  2018  dan  30927  ha  di tahun  2022,  masing-masing  menyumbang persentase  luas  sebesar  71.04%  dan 65.01%  dari  total  luas  wilayah  di  area studi.  Selama  lima  tahun,  hanya  sebagian kecil  dari  lahan  tanaman  berubah  menjadi lahan  basah,  lahan  kering,  atau  lahan mangrove dan
masing-masing menyumbang  5.15%,  5.13%,  dan  7.44%
dari  tutupan  lahan.  Sebaliknya,  pada tahun  2018  hingga  2022  lahan  terbangun sejumlah  3828  ha  mengalami  kenaikan menjadi  8214  ha  yang  ditentukan  8.24%  - 17.27%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa lahan terbangun merupakan lahan terbesar hasil konversi dari lahan tanaman,  lahan  mangrove,  lahan  basah, dan  lahan  kering  yang  berubah  untuk memenuhi kebutuhan pengembangan lahan  di  wilayah  pesisir  Kecamatan  Pulau Derawan. Lahan terbangun merupakan penggunaan  lahan  terbesar  kedua  di kecamatan  ini  di  tahun  2018  dengan  luas 3828  ha  atau  8.24%  dari  keseluruhan daerah kecamatan.
Perkembangan
ekonomi  pada  periode  tahun  2018  hingga 2022  telah  menghasilkan  kenaikan  sekitar 9.03%,  lahan  tanaman,  lahan  mangrove, lahan  basah,  dan  lahan  kering  diubah menjadi  lahan  terbangun.
Lahan terbangun di wilayah pesisir Kecamatan Pulau Derawan bervariasi  dari  8.24%  hingga  17.27% selama  periode  2018  hingga  2022.  Hasil klasifikasi tutupan lahan  menunjukkan bahwa  kawasan  terbangun  dalam  kurung waktu  lima  tahun  adalah  3828  ha  pada tahun  2018  dan  8214  ha pada tahun 2022. Pada  periode  1995  hingga  2005,  kawasan terbangun  meningkat  dengan  laju  rata- rata 877 ha/tahun.
(a) (b)
Gambar  3. Peta LULC  area studi tahun (a) 2018,  (b) 2022.
Berdasarkan  (Dewi  et  al.,  2020a) adanya dampak konversi vegetasi mangrove  yang  cukup  besar  menjadi lahan  kering,  lahan  terbangun,  maupun lahan  basah  di  Tanjung  Batu  Kecamatan Pulau Derawan mengakibatkan akumulasi sedimen. Proses konversi tutupan  lahan  memiliki  korelasi  dengan besarnya akumulasi sedimen karena wilayah mangrove terkonversi akan merubah  pola  pengendapan  sedimen  dan berkurangnya  vegetasi  mangrove.  Rata- rata  laju  akumulasi  sedimen  di  setiap lapisan  kedalaman  Stasiun  penelitian  1,  3 dan  5  adalah  0.15,  0.12  dan  0.07  g  cm-2 tahun-1 yang menunjukkan adanya peningkatan  akumulasi  dari  laut  (sta  1), kemudian  bibir  sungai  (sta  3)  dan terendah  dekat  daratan  sungai  (sta  5).
Kemudian laju akumulasi sedimen selama  2  dekade  terakhir  antara  tahun 1998-2018  berkisar  0.09  -  0.20  g  cm-2 tahun-1. Proses akumulasi sedimen tersebut  menunjukkan  nilai  yang  lebih tinggi  di  sta  1  dekat  pantai/laut  dengan kerapatan mangrove didominasi oleh pohon  berdiameter  >  5  cm,  sedangkan paling  rendah  di  sta  5  dekat  sungai daratan dengan kerapatan mangrove didominasi  oleh  pohon  berdiameter  <  5 cm.
Perubahan  Hutan  Mangrove Penggunaan lahan untuk mangrove mengalami penurunan dari tahun  2018  sampai  dengan  2022.  Secara lebih  detil  perubahan  spasial  tutupan lahan mangrove dalam lima tahun
Jurnal AGRIFOR Volume 22 No.1 (Maret 2023) Pp. 153-170                                                 ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v22i1                                                                                    ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v21i1.6624
terakhir  ini  dapat  dapat  dilihat  pada Gambar  4.  Pada  tahun  2018,  luas  tutupan lahan  mangrove  adalah  3235  ha  atau 6.97%  dari  total  wilayah  Kecamatan Pulau  Derawan  (Gambar  4a).  Pada  tahun 2022, luas tutupan lahan mangrove mengalami  penaikan  dan  penurunan  yang menyebar dan terakumulasi menjadi seluas  3539  ha  atau  sekitar  7.44%  dari luas  daratan  (Gambar.  4b).  Perubahan hutan  mangrove  dari  tahun  2018  ke  tahun 2022  sebesar  304  ha  atau  8.59  %  dari total luasan mangrove. Rata-rata
perubahan  luas  hutan  mangrove  adalah 60.8 ha/tahun  atau  1.72%/tahun. Ada  sekitar  304  ha  mangrove berubah  menjadi  lahan  basah,  lahan terbangun, dan lahan kering yang merupakan  8.59%  dari  mangrove  yang dikembangkan untuk penggunaan tambak,  bangunan  DUDI  (dunia  usaha dan  industri)  kelapa  sawit,  dan  akibat  dari degradasi  mangrove. Upaya  Konservasi  LULC  dan  Tutupan
Lahan  Mangrove
Kecamatan Pulau Derawan merupakan  salah  satu  wilayah  pesisir  dan pulau-pulau  kecil  Kabupaten  Berau  yang menjadi pusat destinasi pariwisata mangrove,  terumbu  karang,  hiu  paus, penyu,  dan  banyak  spot  lainnya  yang tersedia. Kecamatan Pulau Derawan merupakan salah satu daerah  pusat ekonomi  pariwisata  pesisir  dan  kelautan di  Provinsi  Kalimantan  Timur  bahkan Indonesia maupun kelas dunia dan sedang  menghadapi  pertumbuhan  yang luar  biasa  dalam  1  dekade  terakhir (Mukhlisi,  2018).
Berdasarkan  data  (BPS,  2021), total  luas  tanam  perkebunan  menurut jenis  komoditas  adalah  kelapa  sawit 8443.9  ha  ( 98.26%) , lada 10.9 ha (0.13%), kelapa  108.0  ha  (1.26%),  karet  17.0  ha (0.20%),  dan  kakao  14.0  (0.16%)  yang dikelolah  oleh  DUDI  skala  menengah  dan besar. Perkembangan ekonomi dari keberadaan  DUDI  yang  cukup  pesat  telah menyebabkan  perubahan  signifikan  dari
LULC,  terutama  ekspansi  yang  pesat  dari kawasan DUDI dengan permukiman
(Penyusun,  2020).
Gambar  4. Peta distribusi mangrove pedalaman dan pesisir di Kecamatan  Pulau Derawan  pada (a)  2018,  (b) 2022,  dan (c) perubahan antara lima  tahun terakhir.
Kajian Updating Peta …                                                                           A. Arifin Itsnani S.M dan Adelia Juli Kardika
Pertumbuhan lahan terbangun
daerah  terutama  terjadi  di  utara,  timur, dan  tenggara  dari  kecamatan.  Dapat dilihat  pada  Gambar  3  bahwa  area terbangun terutama didistribusikan di sepanjang wilayah pesisir Kecamatan Pulau  Derawan. Pengembangan DUDI telah menyebabkan  pertumbuhan  yang  nyata dari  area  terbangun  di  kecamatan  dan juga membuat perubahan signifikan pada LULC  dan  mangrove  (Bastian  et  al., 2017). Sebagai daerah
reformasi ekonomi  yang  memiliki  potensi  manfaat sinkron  untuk  pembangunan  ekonomi  di masa  sekarang  dan  masa  yang  akan datang.    Berbagai  prasarana  infrastruktur telah  dikembangkan  seperti  sistem  jalan, pelabuhan,  transportasi  laut,  utilitas,  dan ketersediaan  SDM  telah  berhasil  menarik investasi  ke  Kecamatan  Pulau  Derawan (Penyusun,  2020).
Pesatnya  pertumbuhan  DUDI  di Kecamatan  Pulau  Derawan  juga  akan menghadirkan risiko terhadap hutan mangrove  (Yuniarti  et  al.,  2016).  Hutan mangrove  di  pesisir  Kecamatan  Pulau
Derawan telah mengalami degradasi akibat  deforestasi      menjadi  perkebunan maupun tambak. Penurunan akibat kerusakan hutan mangrove telah menyebabkan peningkatan abrasi, penurunan  keanekaragaman  hayati,  dan berkurangnya
pendapatan tangkapan pesisir nelayan yang pada akhirnya mempengaruhi  perekonomian  masyarakat
pesisir  pada  umumnya  (Muhdi  et  al.,
2021). Perubahan LULC telah menyebabkan  tingkat  sedimentasi  yang cukup signifikan di wilayah pesisir Kecamatan  Derawan  akibat  dari  aktivitas manusia.    Selain  efek  interaksi  alami antara sedimentasi dan mangrove, kegiatan antropogenik positif juga merupakan  sumber  yang  bermanfaat  bagi peningkatan  mangrove  di  bagian  utara, timur,  dan  tenggara  kecamatan  (Dewi  et al.,  2020b).
Kawasan  mangrove  perlu  dikelola secara konservatif sebagai tujuan ekowisata seperti yang telah di kembangkan  di  Desa  Tanjung  Batu, Teluk  Semanting,  dan  Pegat  berupa pengelolaan hutan mangrove berbasis masyarakat  dan  PIM  (Pusat  Informasi Mangrove).  Dari  perspektif  pembangunan jangka  panjang,  berdirinya  struktur  hutan mangrove  akan  melalui  proses  dinamis karena  pertumbuhan  dan  kompetisi  di antara individu pohon dan spesies berdaun  lebar  yang  berpotensi  invasif (Mukhlisi  &  Sidiyasa,  2014).  Sehingga dengan  adanya  dukungan  dari  pemerintah pusat,  pemerintah  daerah, stake  holder dan DUDI  terkait  yang  berorientasi ramah  lingkungan  terhadap  pemanfaatan hutan  rakyat  serta  pengelolaan  struktur tegakan  yang  tepat,  ekosistem  mangrove pesisir  di  kawasan  ini  harus  dapat mencapai keberlanjutan untuk mengembangkan  ekowisata  dan  parekraf (pariwisata dan ekonomi kreatif) (Mukhlisi,  2018).
Tabel  3. Variasi  LULC  di Kecamatan Pulau Derawan  tahun 2018  dan 2022.
Kelas Tahun 2018 Tahun 2022 Area (ha) (%) Area (ha) (%) Mangrove 5449 11.20 4620 9.50 Lahan Tanaman 32991 67.81 30927 63.57 Lahan Basah 2674 5.50 2452 5.04 Lahan Kering 3711 7.63 2440 5.02 Lahan Terbangun 3828 7.87 8214 16.88 Hasil Akhir 48653 100.00 48653 100.00
Jurnal AGRIFOR Volume 22 No.1 (Maret 2023) Pp. 153-170                                                 ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v22i1                                                                                    ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v21i1.6624

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  kajian  existing  peta tutupan  lahan    mangrove  untuk  updating status sebaran luasan, dan tingkat kerapatan    dengan  penerapan  algoritma machine  learning dan  indeks  vegetasi maka  diperoleh  peta  LULC  di  wilayah pesisir Kecamatan Pulau Derawan.
Kemudian  dapat  disimpulkan  bahwa land cover signature classification citra multispektral Sentinel 2B hasil dari algoritma maximum  likelihood dapat mencapai  akurasi  minimum  pada  tingkat
OA  =  81%  dan  kappa  =  2.00.  Adapun tingkat  kerapatan  hasil  algoritma  GNDVI keseluruhan dengan nilai kerapatan berkisar  antara  1  -  9  Nilai  tersebut  dibagi kedalam  1  kelas  non  vegetasi  (≤  3)  dan  4 kelas  kerapatan  vegetasi  yang  bervariasi dengan  status  tingkat  kerapatan  jarang  (≤ 5),  sedang  (≤  7),  lebat  (≤  8),  dan  sangat lebat  (≤  9).  Hasilnya  hampir  sama  dengan penelitian (Arhatin & Wahyuningrum, 2013).  Peta time  series LULC  2018  – 2022  dengan  akurasi  yang  signifikan dapat memberikan informasi yang bermanfaat  untuk  mengkaji  perubahan LULC  dan  juga  hutan  mangrove  di Kecamatan  Pulau  Derawan  Kabupaten
Berau.  Berdasarkan  perubahan  interior mangrove  di  wilayah  pesisir,  tampaknya cukup  tepat  untuk  menyimpulkan  bahwa faktor  antropogenik  dan  faktor  alami telah berhasil membawa dampak perubahan keseimbangan pemanfaatan dan pengembangan lahan dan sifat ekosistem pesisir. Namun, perlu diperhatikan  bahwa  sebagian    hutan mangrove  di  sepanjang  wilayah  pesisir kecamatan  yang  mengalami  deforestasi untuk kepentingan DUDI. Meskipun konversi  LULC  membantu  mendukung kegiatan  ekonomi  dengan  cara  yang konstan,  kapasitas  untuk  mengubah  hutan mangrove  tersebut  menjadi  penggunaan lahan  yang  berorientasi  ekonomi  harus dikaji  dampak  negatif  yang  ditimbulkan.
Penelitian selanjutnya untuk mengkaji kapasitas  simpanan blue  carbon pada mangrove  tersebut  menggunakan  citra satelit  resolusi  tinggi  bebas  awan  <10% dan  atau  foto  udara  dari  drone  dengan metode  lain  dari    algoritma machine learning dan indeks vegetasi direkomendasikan untuk mendukung rencana  pengelolaan  yang  tepat  untuk mengatur prioritas pengembangan
penggunaan  lahan  dan  konservasi  alam  di kecamatan  tersebut.

## 5. UCAPAN  TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan ucapan terimakasih dalam penulisan Jurnal ilmiah  ini  kepada  pihak  Ditjen  Vokasi Kemdikbudristek  yang  telah  memberikan bantuan  Hibah  Dana  Penelitian  Dosen Pemula,  pihak  P3KM  Politani  Samarinda yang  telah  memfasilitasi  Penulis  dalam usulan dan surat tugas pelaksanaan Penelitian  Dosen  Pemula,  serta  pihak masyarakat  Kecamatan  Pulau  Derawan yang  telah  menerima  Penulis  dengan ramah  saat  kunjungan  lapangan  dan memberikan informasi tentang status hutan  mangrove  di daerah  tersebut.

## DAFTAR  PUSTAKA
Abd  el-sadek,  E.  S.,  Elbeih,  S.,  &  Negm, A.  (2022).  Coastal  and  landuse changes  of  Burullus  Lake,  Egypt:
A  comparison  using  Landsat  and Sentinel-2 satellite images. Egyptian  Journal  of  Remote Sensing  and Space Science , 25 (3), 815–829.
https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2022 .07.006
Arhatin,  R.  E.,  &  Wahyuningrum,  I.
(2013). ALGORITMA  INDEKS VEGETASI MANGROVE MENGGUNAKAN SATELIT LANDSAT  ETM+  (Vegetation Index  Algorithm  for  Mangrove
Kajian Updating Peta …                                                                           A. Arifin Itsnani S.M dan Adelia Juli Kardika
Derived  from  Landsat  ETM+) .
BULETIN PSP (2013) 21 (2) 215- 227. https://journal.ipb.ac.id/index.php/ bulpsp/article/view/25293/16465
Bastian,  Mansyur,  R.,  Majid,  A.,  Aris,  J., Hamzah,  Aini,  F.,  Hindarto,  P., Syamsurizal,  I.,  Arminanda,  B., Hadipriyatna,  R.,  Sorang,  H.,  & Wijaya,  A.  (2017). RENCANA TATA  GUNA  LAHAN  UNTUK MENDUKUNG PEMBANGUNAN RENDAH KARBON  KABUPATEN  BERAU . http://satudata.beraukab.go.id/doc uments/26/link
Bogoliubova,  A.,  &  Tymków,  P.  Ł.
(2014). ACCURACY ASSESSMENT  OF  AUTOMATIC IMAGE PROCESSING FOR LAND COVER CLASSIFICATION OF ST. PETERSBURG PROTECTED AREA* 1 . https://www.researchgate.net/publ ication/295813339
BPS. (2021). Kecamatan Pulau Derawan Dalam  Angka  2021 .  BPS  Berau. https://beraukab.bps.go.id/publicat ion/2021/09/24/81d189a520efcb6 1063e4cf4/kecamatan-pulau- derawan-dalam-angka-2021.html
Dewi,  I.  S.,  Prartono,  T.,  Arman,  A.,  &
Koropitan,  A.  F.  (2020a).  LAJU AKUMULASI SEDIMEN MANGROVE DI TANJUNG BATU, KEPULAUAN DERAWAN KALIMANTAN TIMUR. Jurnal Ilmu Dan Teknologi  Kelautan Tropis , 12 (2),
327–340.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i
2.28427
Dewi,  I.  S.,  Prartono,  T.,  Arman,  A.,  & Koropitan,  A.  F.  (2020b).  LAJU AKUMULASI SEDIMEN
MANGROVE DI TANJUNG BATU, KEPULAUAN DERAWAN KALIMANTAN TIMUR. Jurnal Ilmu Dan Teknologi  Kelautan Tropis , 12 (2),
327–340.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i
2.28427 Dharmawan,  I.  W.  E.  (2014). Panduan Monitoring Status Ekosistem Mangrove (Pramudji,  Ed.;  Issue 1). PT. Sarana Komunikasi Utama. www.sainsindonesia.co.id Djamaluddin, R. (2018). Mangrove Biologi, Ekologi, Rehabilitasi, dan  Konservasi .  Unsrat  Press.
http://repo.unsrat.ac.id/id/eprint/2
658
Firmansyah,  A.,  Triana,  E.,  Arifin,  N.,
Nurfalah,  I.,  &  Ridwana,  R. (2021).  Pemanfaatan  Citra  Satelit Landsat  8  Dan  Sentinel  2A  Dalam Identifikasi Lahan Kritis Mangrove  Di  Wilayah  Kecamatan Ciemas Kabupaten Sukabumi. JPIG  (Jurnal  Pendidikan  Dan Ilmu  Geografi) , 6 (1),  21–34. http://ejournal.unikama.ac.id/inde x.php/JPIG/
Guo,  Y.,  Liao,  J.,  &  Shen,  G.  (2021). Mapping large-scale mangroves along  the  maritime  silk  road  from 1990  to  2015  using  a  novel  deep learning  model  and  landsat  data. Remote  Sensing , 13 (2),  1–20. https://doi.org/10.3390/rs1302024
5
Iksan,  M.,  al  Zarliani,  W.  O.  D., Nare, L.,
Hafidhawati,  S.,  &  Baena,  F.
(2019). Biomass and Carbon Uptake of Mangrove Forests Pohorua  Village,  Muna  Regency. International  Journal  of  Applied Biology , 57–64. https://journal.unhas.ac.id/index.p
Jurnal AGRIFOR Volume 22 No.1 (Maret 2023) Pp. 153-170                                                 ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v22i1                                                                                    ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v21i1.6624
hp/ijoab/article/download/8448/45
95
Marini. (2017). Mangrove Citra Penginderaan Jauh dan Identifikasinya . Penerbit IPB
Press. https://www.ipbpress.com/ Maryantika,  N.,  &  Lin,  C.  (2017). Exploring  changes  of  land  use  and mangrove distribution in the economic area of Sidoarjo District,  East  Java  using  multi- temporal Landsat images. Information Processing in Agriculture , 4 (4), 321–332. https://doi.org/10.1016/j.inpa.201 7.06.003
Maulani,  A.,  Taufiq-SPJ,  N.,  &  Pratikto,
I. (2021). Perubahan Lahan Mangrove di Pesisir Muara Gembong,  Bekasi,  Jawa  Barat. Journal  of  Marine  Research , 10 (1),
55–63. https://doi.org/10.14710/jmr.v10i1 .28396
Mondal,  P.,  Liu,  X.,  &  Fatoyinbo,  T.  E.
(2019).  Evaluating  Combinations of  Sentinel-2  Data  and  Machine- Learning Algorithms for Mangrove Mapping in West
Africa. MDPI , 11 (2929),  2928.
https://doi.org/doi:10.3390/rs1124
2928
Muhdi,  Rohaniah,  Wibowo,  T.,  Sholeh,
M., Aprilia Rahmawati, U., Kusumo  Dewi,  O.,  &  Aidilia Syafitri, C. (2021). KAJIAN FISKAL  REGIONAL  PROVINSI KALIMANTAN TIMUR TRIWULAN III 2021 . https://djpb.kemenkeu.go.id/kanw il/kaltim/id/data- publikasi/pub/kajian-fiskal- regional.html Mukhlisi, M. (2018). POTENSI PENGEMBANGAN EKOWISATA  MANGROVE  DI
KAMPUNG  TANJUNG  BATU, KECAMATAN PULAU DERAWAN, KABUPATEN BERAU  (Potential  Development of Mangrove Ecotourism in Tanjung  Batu  Village,  Derawan Island  District,  Berau  Regency). Jurnal  Manusia  Dan  Lingkungan ,
24 (1), 23. https://doi.org/10.22146/jml.2293 9
Mukhlisi, & Sidiyasa, K. (2014). STRUKTUR  DAN  KOMPOSISI JENIS  VEGETASI  DI  PUSAT INFORMASI MANGROVE (PIM)  BERAU,  KALIMANTAN TIMUR  (Vegetation  Structure  and Species Composition of Mangrove  Forest  in  Mangrove Information  Centre  of  Berau,  East Kalimantan)*. Indonesian  Forest Rehabilitation  Journal , 2 (1),  25–
37. http://ejournal.forda-
mof.org/ejournal- litbang/index.php/IFRJ/article/vie w/1457/1313 Penyusun, T. (2020). Rencana Pengembangan Investasi Kawasan  Industri  Pariwisata  di Pulau  Derawan  dan  Sekitarnya . Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan  Terpadu  Satu  Pintu Provinsi Kalimantan Timur. https://dpmptsp.kaltimprov.go.id/s torage/download/ed9d332ddb919
01904f9e518dd1c1513.pdf
Pottier,  A.,  Catry,  T.,  Trégarot,  E., Maréchal,  J.  P.,  Fayad,  V.,  David, G.,  Sidi  Cheikh,  M.,  &  Failler,  P. (2021).  Mapping  coastal  marine ecosystems  of  the  National  Park of  Banc  d’Arguin  (PNBA)  in Mauritania using Sentinel-2 imagery. International  Journal  of Applied  Earth  Observation  and Geoinformation , 102 .
Kajian Updating Peta …                                                                           A. Arifin Itsnani S.M dan Adelia Juli Kardika
https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.

## 102419
Purwanto,  A.  D.,  &  Asriningrum,  W. (2019).  IDENTIFICATION  OF MANGROVE  FORESTS  USING
MULTISPECTRAL  SATELLITE IMAGERIES. International Journal  of  Remote  Sensing  and
Earth  Sciences , 16 (1),  63–86. https://doi.org/10.30536/j.ijereses. 2019.v16.a3097
Rahadian,  A.,  Prasetyo,  B.,  Setiawan,  Y.,
Dan,  ),  &  Wikantika,  K.  (2019). TINJAUAN  HISTORIS  DATA DAN INFORMASI LUAS MANGROVE  INDONESIA  (A Historical  Review  of  Data  and Information of Indonesian Mangroves Area). Media Konservasi , 24 (2), 163–178. https://journal.ipb.ac.id/index.php/
konservasi/article/download/2775 5/17758
Rahmanto,  B.  D.  (2020). Disampaikan
Dalam  Webinar  “Development for Mangrove Monitoring Tools in Indonesia”  PETA  MANGROVE NASIONAL DAN STATUS EKOSISTEM  MANGROVE  DI INDONESIA . Sahri, A. (2013). Laporan Studi Pembaharuan  Data  Mangrove Kabupaten  Berau  Menggunakan Data  Citra  Satelit  Landsat  8 Tahun 2013 - The  Nature Conservancy Berau Program Laporan Studi Pembaharuan Data Mangrove Kabupaten Berau Menggunakan  Data  Citra  Satelit Landsat  8  Tahun  2013 (Issue January). The Nature Conservancy Berau Program.
https://doi.org/10.13140/RG.2.2.1 3874.63680
Spracklen,  B.,  &  Spracklen,  D.  v.  (2021). Synergistic  use  of  sentinel-1  and sentinel-2  to  map  natural  forest and  acacia  plantation  and  stand ages in north-central vietnam. Remote  Sensing , 13 (2),  1–19.
https://doi.org/10.3390/rs1302018
5
Yuniarti,  I.,  Triyanto,  T.,  Wijaya,  N.  I.,
Lestari,  F.  S.,  Setiawan,  F.,  & Sutrisno,  S.  (2016).  MANGROVE OF BERAU: ECOLOGICAL CONDITION,  FISHERIES,  AND MANAGEMENT OPTIONS. Indonesian  Fisheries  Research Journal , 22 (1), 37. https://doi.org/10.15578/ifrj.22.1. 2016.37-42
Zhang,  R.,  Jia,  M.,  Wang,  Z.,  Zhou,  Y.,
Mao,  D.,  Ren,  C.,  Zhao,  C.,  & Liu,  X.  (2022).  Tracking  annual dynamics  of  mangrove  forests  in mangrove National Nature Reserves  of  China  based  on  time series  Sentinel-2  imagery  during 2016–2020. International  Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , 112 . https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.
102918
Zhu,  B.,  Liao,  J.,  &  Shen,  G.  (2021). Combining  time  series  and  land cover  data  for  analyzing  spatio- temporal  changes  in  mangrove forests: A case study of Qinglangang Nature Reserve, Hainan, China. Ecological Indicators , 131 . https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2 021.108135